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機器學習—特徵工程
時間 2020-12-27
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此博客只爲記錄自身學習,參考《百面機器學習》 對於一個機器學習問題,數據和特徵往往決定了結果的上限,而模型和算法的選擇及優化則是在逐步接近這個上限。 特徵歸一化 爲了避免不同特徵之間量綱的影響,我們需要對特徵進行歸一化處理。對於不同的特徵而言,其量綱的變化範圍是不同的,有的特徵數量級很大,因此不同樣本之間的特徵差異也很大,但是有的樣本可能數量級很小,那麼對與這類樣本的特徵差異也很小。如果不做歸一化
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